Обучение Python — работа в Москве

Для себя Необходимо подготовить данные и провести регрессионный, корреляционный анализы и анализ модерации. Подготовили датасет, по которому необходимо будет провести анализы. Работу необходимо сделать на Питоне и выслать в формате ipynb. Категориальные переменные terms_of_payment, event_participation_payment, type_of_event_participation_1, type_of_event_interest, type_of_event_participation_2 необходимо преобразовать в двоичную матрицу (числовые переменные), используя OneHotEncoder и MultiLabelBinarizer (для переменных type_of_event_interest, type_of_event_participation_2) или другие подходящие методы. Далее необходимо провести всю необходимую обработку и подготовку данных к анализам (Z-score (StandardScaler), обработка выбросов, min-max нормализация (в случае необходимости) и другие методы для получения хороших результатов по построенным моделям и проведенным анализам). По переменным event_participation_frequency (независимая переменная), social_interaction (зависимая переменная) и knowledge_sharing_behavior (зависимая переменная) необходимо провести регрессионный анализ, построить модель линейной регрессии. В результате чего, хотим получить информацию о том, как event participation frequency влияет на social interaction и как event participation frequency влияет на knowledge sharing behavior. Есть ли взаимосвязь между переменными, и насколько она сильная, или наоборот слабая. По переменным social_interaction (независимая переменная) и knowledge_sharing_behavior (зависимая переменная) необходимо провести корреляционный анализ. Хотим в результате посмотреть то, как влияет social interaction на knowledge sharing behavior, есть ли взаимосвязь между показателями, насколько она сильная, или наоборот слабая. Сделать анализ модерации: 1. По переменным even_participation_frequency (независимая переменная), social_interaction (зависимая переменная), coworking_space_environment (переменная модератор). Хотим посмотреть то, как coworking space environment влияет (усиливает или нет) на взаимосвязь показателей event participation frequency и social interaction. 2. По переменным knowledge_sharing_behavior (независимая переменная), team_creativity (зависимая переменная), individual_creativity (переменная модератор). Хотим посмотреть то, как individual creativity влияет (усиливает или нет) на взаимосвязь показателей knowledge sharing behavior и team creativity. По переменным event_participation_frequency, terms_of_payment event_participation_payment, type_of_event_participation_1, event_participation_satisfaction, type_of_event_interest, type_of_event_participation_2 - независимые переменные и team_creativity (зависимая переменная). провести регрессионный анализ. Хотим посмотреть то, как каждая независимая переменная по отдельности и в совокупности влияет на зависимую переменную team_creativity. Построить графики для визуализации результатов анализов, где это уместно и возможно сделать. Написать небольшие пояснения к применяемым методам и тому, что делается в работе, и выводы по полученным результатам анализов.